Olgu soojenduseks küsimus – mida kasulikku tõi transistoride kasutuselvõtt? Vastus koosneb kolmest osast. Esiteks muutus tänu digitaaltehnoloogia hüppelisele arengule odavamaks arvutamine. Tänu sellele kasvas arvutuste sooritamisest sõltuvate tegevuste tõhusus. Esialgu oli juurdepääs kasvavale arvustuslikule võimsusele riigi ja sõjaväe huvidega seotud valdkondadel. Hiljem leidis see tõhusat rakendamist suure arvutusliku mahuga majandussfäärides pangandusest, ettevõtluse, teaduse ja tervishoiuni.

Teiseks asuti arvutamise teel lahendama probleeme, mida oli varem püütud lahendada teistmoodi ja neid polnud käsitletud arvutuslikena. Näiteks fotograafiliste piltide tekkeprotsessi lahendati peamiselt keemilise ülesandena, kasutades filmilinte, fotopaberit ja hulganisti kemikaale. Tänu digitaalse tehnoloogia võimekuse kasvule ja hinnalangusele hakati pilditegemist käsitlema arvutusliku probleemina. Sündis digitaalne fotograafia.

Kolmandaks kasvatas digitaalse tehnoloogia edu mitmete arvutamist kasutavate toetavate toodete väärtust, langetades samal ajal nende poolt asendatavate nähtuste väärtust. Näiteks kasvas igasugustes valdkondades tööd toetava tarkvara väärtus ja langes mitmesuguste seni kasutusel olnud tehniliste lahenduste atraktiivsus. Fotograafia näites kasvasid nii kaamera sees kui ka pilditöötluses hiljem kasutatava tarkvara olulisus. Filme kasutavate kaamerate populaarsus hääbus.

Kirjeldatud kolm näidet leiab äristrateegia professor Ajay Agrawali arutelust majandusteadlastes tärkavas küsimuses seoses igasuguse uue tehnoloogia mõju kohta. Uudised mõnest värskest tehnoloogiast mängivad enamasti inimeste ootustel ja fantaasiatel ning sisaldavad huvitavaid vastuseid tehnilise kallutatusega küsimustele. Ökonomiste huvitab aga enamasti vaid üks küsimus. Sellele tihti jäetakse vastamata. Küsimus kõlab – mis muutub odavamaks?

Alustuseks toodud näide tõi esile, kui sügavate tagajärgedega senisele elukorraldusele võib olla esialgu tühisena näiva arvutustehete sooritamise hinnalangus. Arvutamise hinnalangus sünnitas sündmuste ahela, mis tungis kõikjale. See muutis elamise viisi põhimõtteliselt. Öeldakse, et hea küsimus on väärt rohkem kui kümned seletused. Õige küsimus on nagu võti, mis avab ukse uute teadmiste maailma. Üheks taoliseks ongi ökonomisti lihtsakoeline küsimus uuega kaasneva hinnalanguse sihtmärgist.

Ajay Agrawal rakendas sama küsimust tehisintellektile. Teisisõnu, mille hinda siis tehisintellekt langetab. Vastus ei pea olema keeruline. Digitaalse tehnoloogia vastus kõlas, et odavnes arvutamine. Tehisintellekti puhul väidab Ajay, et langeb ennustamise hind. Tehisintellekt ja selle ühe meetodina masinõppimine analüüsivad suuremahulisi andmekogusid ning avastavad neist inimesele raskesti märgatavaid mustreid ja seaduspärasusi, mille najalt tehakse siis mitmesuguseid ennustusi.

Mida ennustustega peale hakata? Avatud meelega ringi vaadates leidub ennustamistele rajanevaid probleeme pea kõikjalt. Vahest argiselt traditsioonilisemaks on kontroll laoseisu üle. Iga kaupmeest huvitab kauba müük, mitte selle ladustamine ega ka ostja ees kaubata käte laiutamine. Tehisintellekt aitab ennustada kauba vajadust sõltuvalt päevast ja kellaajast ning juhtida tarnete logistikat katkematu ning kulutõhusa kauplemise tagamiseks. Kuna võistlus käib ostja võitmise nimel, kogeb klient saavutatud tõhusust odavama hinna näol. Nähtus, mille demonstratsiooniks sobib Amazoni võidukäik.

Analoogselt arvutuslike mudelite kasutamisele tungib ennustamise võimekus valdkondadesse, kus lahendati probleeme mõnel muul moel. Näiteks on autojuhtimine muutumas ennustamisülesandeks, vabastades roolist inimese. Sisuliselt on liiklus tervikuna ja iga auto liikumine selles pisikeste „juhul kui“ ennustuste lahendamine. Masinad teevad mõnda aega vigu, aga nad õpivad.

Siis jõutakse kolmanda arenguni. Tehisintellektil põhineva ennustamise väärtus hakkab kasvama. Senise töö tegija ehk inimesest ennustaja väärtus kukub. Ühtlasi kasvab ennustamiseks vajaliku aine ehk andmete väärtus.

Tehisintellektist põhjustatud ennustamise hinna langusega kasvab veel ühe üllatava nähtuse väärtus. Selleks on inimeste hinnangud. Hinnangut ei saa tehisintellektiga asendada, sest see on inimeseks olemise tegevus. Kui inimese ennustuse väärtus langeb ja neid pakub edaspidi tehisintellekt, kasvab võimalike valikute vahel otsustamisel inimese eelistuse tähtsus. Elus on fundamentaalseid olukordi, milles faktidest ei piisa.

Vahet on vaja teha heal ja halval, meeldival ja vastumeelsel. Näiteks oskab vaid inimene öelda, kas tehisintellekt teeb teda õnnelikuks. Kui ei tee, lülitab ta masina välja. Selle peale küsib ökonomist, mis sellest odavamaks muutub. Võimalik, et selleks on elus olulise äratundmine.

Esmaspäevast neljapäevani võib Kristjan Porti tehnoloogiakommentaari kuulda Raadio 2 saates "Portaal".